【摘 要】
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Camshift算法在跟踪领域跟踪效果良好,已被广泛应用。Camshift算法因只使用了颜色特征的H分量进行跟踪,跟踪容易受光照等因素的影响,抗遮挡性差。该文提出一种基于颜色特征、LBP纹理以及HOG特征自适应融合的Camshift目标跟踪算法。该算法首先分别计算了三个特征的概率密度分布函数,然后利用目标模型和候选模型的相似度度量之比,根据在不同视频帧三个特征的贡献程度,从而计算出自适应融合算法的
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Camshift算法在跟踪领域跟踪效果良好,已被广泛应用。Camshift算法因只使用了颜色特征的H分量进行跟踪,跟踪容易受光照等因素的影响,抗遮挡性差。该文提出一种基于颜色特征、LBP纹理以及HOG特征自适应融合的Camshift目标跟踪算法。该算法首先分别计算了三个特征的概率密度分布函数,然后利用目标模型和候选模型的相似度度量之比,根据在不同视频帧三个特征的贡献程度,从而计算出自适应融合算法的权重系数,最后将融合算法与Camshift算法相结合,从而实现对目标的跟踪,实验结果表明,在复杂场景下,
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